Tutorial MLOps

Pelajari cara menggunakan Claude Code Router untuk terhubung ke banyak penyedia, memakai LLM optimal untuk setiap tugas, dan menurunkan biaya API tanpa mengubah alur kerja Anda.

Tutorial ini mengajarkan Anda cara menggunakan Docker untuk membangun dan mendeploy aplikasi Q&A dokumen di Hugging Face Cloud.

Pelajari cara menyederhanakan evaluasi LLM Anda dengan MLflow. Panduan ini mencakup penyiapan MLflow, pencatatan metrik, pelacakan versi eksperimen, dan perbandingan model untuk membuat keputusan yang tepat demi performa LLM yang optimal!

Alternatif Docker Desktop yang ringan dan tanpa daemon yang menyederhanakan pengelolaan kontainer, memungkinkan pelatihan, evaluasi, dan penerapan model machine learning secara cepat.

Pelajari cara menginstal Jenkins di Windows, menyiapkan dan menjalankan agen serta pipeline Jenkins, dan membangun proyek MLOps dengan pipeline Jenkins dari pelatihan model hingga penyajian model.

Pelajari Kubernetes dengan praktik langsung! Panduan ini memandu Anda menyiapkan klaster Kubernetes lokal, mendeploy aplikasi, dan mengelola sumber daya secara efisien.

Tutorial ramah pemula ini akan memandu Anda melalui dasar-dasar Metaflow. Pelajari bagaimana kerangka kerja ini menyederhanakan pembangunan dan penskalaan workflow data science.

Lihat bagaimana pipeline MLOps end-to-end memprediksi hasil Piala Dunia 2026, dari pelatihan ulang otomatis dan DVC hingga simulasi Monte Carlo 10.000 kali untuk bagan turnamen.